## Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Calon Penerbang TNI Angkatan Darat Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pada Pusat Pendidikan Angkatan Darat Republik Indonesia
Purwanto *1) , Sutikno *2)
** Jurusan Ilmu Komputer/Informatika, Fakultas Sains Matematika, Universitas Diponegoro
1) Purheaven1@gmail.com, 2) sutikno.wae@gmail.com

## Abstrak
Pusdikpenerbad bertugas pokok menyelenggarakan pembinaan satuan Penerbang TNI Angkatan Darat dan  melaksanakan  operasi  penerbangan  angkatan  darat  dalam  rangka mendukung  tugas pokok  TNI angkatan darat. Usaha yang biasa dilakukan oleh Pusdikpenerbad untuk mendapatkan rangking calon penerbad  adalah  melalui  proses  seleksi  dua  tahap  dengan  mengikuti  peraturan  kasad.  Bagi pusdikpenerbad yang memiliki tingkat kredibilitas yang tinggi, proses seleksi biasanya dilakukan oleh tim penyeleksi khusus. Tim penilai menyeleksi peserta dengan menerima hasil dari setiap kriteria tahap pertama dan tahap kedua, proses tim penilai membutuhkan waktu atau kurang efesien untuk memproses hasil  akhir  peserta  calon  penerbad  dari  setiap  kriteria,  melihat  banyaknya  data  yang  ada.  Aplikasi seleksi  calon  penerbang  angkatan  darat  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting.  Aplikasi yang  bertujuan  untuk  membantu  pusdikpenerbad  dalam  mencari  calon  penerbad  terbaik.  Hasil pengujian  aplikasi  ini  didapati  bahwa  metode  Simple  addive  weighting  mampu  menentukan  daftar peserta calon penerbad terbaik yang memanfaatkan beberapa pengambil keputusan.

## Kata kunci : Pusdikpenerbad, Penerbang TNI Angkatan Darat dan Simple Additive Weighting.

## Abstract
Pusdikpenerbad is in charge of the Aviator of Indonesian Ground Forces’ development and the flight operation  to  support  the  Ground  Forces’  main  tasks.  A  two-stage  selection  process  is  taken  by Pusdikpenerbad to get a prospective Penerbad by following Kasad’s regulation. Pusdikpenerbad, that has a high degree of credibility, choose a special assessment team to do the process. The assessment will choose the participant by considering the result from the first and second stage of selection for each criterion, and it takes time to get the final result as it consists of a large amount of data. The selection is  done  by  Simple  Additive  Weighting  method,  in  which  it  will  help  Pusdikpeberbad  to  find  the  best candidate  for  Penerbad.  The  result  of  this  application  testing  shows  that  Simple  Addive  Weighting method is able to determine the participants who utilizing some of the decision makers’ existence.
Keywords : Pusdikpenerbad, The Aviator of Indonesian Ground Forces, and Simple Additive Weighting.

## 1. P ENDAHULUAN
Tentara  Nasional  Indonesia  (TNI) sebagai  alat  pertahanan  Negara  Kesatuan
Republik Indonesia (NKRI), bertugas melaksanakan  kebijakan  pertahanan  negara untuk  menegakkan  kedaulatan  negara, mempertahankan  keutuhan  wilayah,  dan
melindungi
keselamatan bangsa, menjalankan  operasi  militer  untuk  perang dan  operasi  militer  selain  perang,  serta  ikut secara  aktif  dalam  tugas  pemeliharaan perdamaian  regional  dan  internasional.  TNI terdiri  dari  atas  TNI-AD  (Angkatan  Darat), TNI-AL  (Angkatan  Laut),  dan  TNI-AU (Angkatan  Udara)  yang  melaksanakan tugasnya  secara  matra  atau  gabungan  di bawah pimpinan Panglima (Undang - undang republik  indonesia  nomor  2  tahun  1988 tentang prajurit angkatan bersenjata republik indonesia,
1988). TNI-AD Untuk
menjalankan tugas – tugasnya membutuhkan berbagai  peningkatan  peralatan  (alutsista) untuk  mencapai  pembangunan  kekuatan pokok  minimum,  peningkatan  tersebut diantaranya  adalah  penambahan  jumlah
pesawat terbang, Dengan adanya penambahan tersebut maka TNI-AD
memerlukan  adanya  penambahan  personil penerbangan  yang  diperoleh  dari  Pusat Pendidikan  Penerbangan  Angkatan  Darat (Pusdikpenerbad).
Untuk  dapat  menempuh  pendidikan menengah, siswa dari pendidikan dasar yang telah  lulus  dapat  mendaftarkan  diri  untuk melanjutkan ke pendidikan menengah. Pihak pendidikan  menengah  melakukan  seleksi dalam  penerimaan  siswa.  Dalam  seleksi prestasi  ada  beberapa  pertimbangan  kriteria yaitu  prestasi  akademik  dan  non  akademik yang  terdiri  dari  nilai  akhir  sekolah,  nilai rata-rata  rapor  selama  5  semester,  peringkat di  sekolah,  dan  prestasi  non  akademik  dari tingkat kota sampai internasional.
Pusat
Pendidikan Penerbangan
Angkatan  Darat  (Pusdikpenerbad)  adalah badan  pelaksana  pusat  ditingkat  Mabesad (Markas  Besar  Angkatan  Darat)  yang berkedudukan  langsung  di  bawah  Kasad
(Kepala Staff Angkatan Darat). Pusdikpenerbad bertugas pokok
menyelenggarakan pembinaan
satuan
Penerbang  Angkatan  Darat  (penerbad)  dan melaksanakan operasi penerbangan angkatan darat dalam rangka mendukung tugas pokok TNI  angkatan  darat.  Untuk  melaksanakan tugas pokok tersebut Pusdikpenerbad menyelenggarakan fungsi-fungsi yaitu:
Fungsi  Utama,  Fungsi  Organik  Militer, Fungsi  Organik  Pembinaan.  Salah  satu  dari implementasi penyelenggaraan Fungsi Utama  adalah  pembinaan  satuan  dalam rangka  penyiapan  satuan  Penerbad  (Buku Petunjuk  Teknik  Tes  Kesamaptaan  Jasmani Prajurit  dan  Calon  Prajurit,  2010).  Dalam rangka  penyiapan  satuan  Penerbad,  maka Pusdikpenerbad  melakukan  seleksi  dan pembinaan berdasarkan aturan dan melaksanakan perintah dari Kasad. Terdapat tim  penilai  sebagai  pelaksana  langsung dalam proses seleksi untuk penyiapan satuan penerbad  yang  layak  dan  sesuai  namun proses yang dilakukan masih secara manual dan  belum  terkomputerisasi.  Sehingga menimbulkan  permasalahan  dengan  tingkat keakuratan  data  dan  lambatnya  proses pengolahan data.
Dalam menyelesaikan
persoalan
tersebut  maka  di  perlukan  sebuah  sistem pendukung keputusan
(SPK) untuk
mempermudah  proses  seleksi  dan  serta menentukan hasil rangking tingkat kelulusan, sehingga tim penilai lebih mudah mendapatkan  siapa  yang  layak  menjadi calon penerbad. Sistem pendukung keputusan  merupakan  salah  satu  produk perangkat  lunak  yang  dikembangkan  secara khusus untuk membantu proses pengambilan
keputusan.  Sesuai  dengan  namanya,  tujuan dari  sistem  ini  adalah  sebagai  “ second opinion ”  atau  “ information  sources ”  yang dapat  dipakai  sebagai  bahan  pertimbangan sebelum memutuskan kebijakan tertentu dan dapat mengatasi kelemahan serta kekurangan dari  pelaksanaan  proses  seleksi  calon penerbang  sebelumnya.  Sistem  pendukung keputusan merupakan pemilihan dari beberapa alternatif pilihan yang dapat dipilih, dimana  prosesnya  memerlukan  mekanisme tertentu untuk menghasilkan sebuah
keputusan yang optimal (Sahputra, 2011). Pusat Pendidikan Penerbangan
Angkatan  Darat  (Pusdikpenerbad)  memiliki aturan seleksi tersendiri untuk mencalonkan TNI AD sebagai pilot di  Mabesad (Markas Besar  Angkatan  Darat)  Jakarta  pusat.
Persyaratan seleksi ditentukan dengan proses dua tahap yang berbeda, untuk proses tahap yang  pertama  ada  empat  kriteria  yaitu administrasi, kesehatan tahap 1, kesamaptaan jasmani,  psikologi  tahap  1.  Proses  tahap kedua  memiliki  tiga  kriteria  yaitu  ujian akademik, kesehatan tahap 2, psikologi tahap 2.  Tim  penilai  menyeleksi  peserta  lalu menerima  hasil  dari  setiap  kriteria  tahap pertama dan tahap kedua,  proses tim penilai membutuhkan  waktu  atau  kurang  efesien untuk  memproses  hasil  akhir  peserta  calon penerbad  dari  setiap  kriteria,  melihat banyaknya  data,  dengan  menggunakan metode Simple  Additive  Weighting (SAW) dapat  mendukung  dalam  memproses  hasil akhir  peserta  calon  penerbad,  sehingga efisien, karena waktu yang dibutuhkan dalam perhitungan lebih singkat.
perhitungan  ini  hanya  menghasilkan nilai  terbesar  yang  akan  terpilih  sebagai alternatif  yang  terbaik.  Perhitungan  akan sesuai  dengan  metode  ini  apabila  alternatif yang  terpilih  memenuhi  kriteria  yang  telah ditentukan (Kusumadewi, Sri dkk, 2006).

## 2. T INJAUAN P USTAKA
Pengambilan keputusan adalah pendekatan  sistematis  pada  hakekat  suatu
masalah, pengumpulan fakta-fakta, penentuan yang matang dari alternatif yang dihadapi,  dan  pengambilan  tindakan  yang menurut  perhitungan  merupakan  tindakan yang paling tepat. Seperangkat sistem yang mampu memecahkan masalah secara efisien dan  efektif  disebut  Sistem  Pendukung Keputusan.
Sistem pendukung keputusan
merupakan pengembangan lebih lanjut dari Sistem  Informasi  Manajemen  terkomputasi ( Computerized  Managemen  Information System ),  yang  dirancang  sedemikian  rupa sehingga
bersifat interaktif dengan
pemakainya.
Sifat interaktif
ini dimaksudkan  untuk  memudahkan  integrasi antara  berbagai  komponen  dalam  proses pengambilan  keputusan  guna  membentuk suatu  kerangka  keputusan  yang  bersifat fleksibel (Suryadi & Ramadhani, 1998).
Jadi dapat di ambil kesimpulan, sistem pendukung keputusan adalah sistem
informasi yang mampu memberikan kemampuan  pemecahan  masalah  yang menyediakan  informasi  permodelan  dan pemanipulasian data.
Simple  Additive  Weighting (SAW) merupakan  metode  penjumlahan  terbobot. Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja pada  setiap  alternatif  pada  semua  kriteria (Kusumadewi  &  dkk,  2006).  Metode  SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matrik keputusan  ( 𝑋 )  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan  dengan  semua  rating alternatif yang ada. Metode SAW mengenal adanya  2  (dua)  atribut  yaitu  kriteria keuntungan  ( benefit )  dan  kriteria  biaya (cost).  Perbedaan  mendasar  dari  kedua
kriteria  ini  adalah  dalam  pemilihan  kriteria ketika mengambil keputusan.
Adapun tahapan- tahapan yang  harus dilakukan  oleh  pembuat  keputusan  untuk mendapatkan  hasil  penyeleksian  dengan metode Simple  Additive  Weighting adalah (Nugraha, 2011):
1. Menentukan alternatif, yaitu 𝐴 𝑚 .
2. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan  dalam  pengambilan  keputusan,
yaitu 𝐶 𝑛 .
3. Memberikan nilai rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
4. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan ( 𝑊 ) setiap kriteria.
𝑊 = [ 𝑊 1 , 𝑊 2 , 𝑊 3 ,…, 𝑊 𝑛 ]
5. Membuat  tabel  rating  kecocokan  dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
6. Membuat  matrik  keputusan  ( 𝑋 )  yang dibentuk dari tabel rating kecocokan dari
setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria.
Nilai( 𝑥 )  setiap  alternatif  ( 𝐴 𝑖 )  pada  setiap kriteria  ( 𝐶 𝑗 )  yang  sudah  ditentukan, dimana, i=1,2,3,…m dan j=1,2,3,…n.
𝑋 =   [ 𝑥 11 𝑥 12 ⋯ 𝑥 1𝑛 ⋮ ⋮ 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚2 ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 ]

## 7. Melakukan normalisasi matrik keputusan
( 𝑋 ) dengan cara menghitung nilai    rating kinerja  ternomalisasi  ( 𝑟 𝑖𝑗 )  dari  alternatif
𝐴 𝑖 pada kriteria 𝐶 𝑗 .
r ij { x ij Max x ij , Jika j adalah atribut keuntungan Min x ij x ij , Jika j adalah atribut biaya
Keterangan :
a. Kriteria  keuntungan  apabila  nilai 𝑥 𝑖𝑗 memberikan keuntungan bagi pengambil keputusan, sebaliknya kriteria biaya apabila 𝑥 𝑖𝑗 menimbulkan biaya bagi pengambil keputusan.
b. Apabila  berupa  kriteria  keuntungan maka  nilai 𝑥 𝑖𝑗 dibagi  dengan  nilai
𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑥 𝑖𝑗 ) dari    setiap  kolom, sedangkan  untuk  kriteria  biaya,  nilai 𝑀𝑖𝑛 𝑖 (𝑥 𝑖𝑗 ) dari  setiap  kolom  dibagi dengan nilai 𝑥 𝑖𝑗 .
8. Hasil dari
nilai rating kinerja ternomalisasi  ( 𝑟 𝑖𝑗 )  membentuk  matrik ternormalisasi ( 𝑅 ).
𝑅 =   [ 𝑟 11 𝑟 12 ⋯ 𝑟 1𝑛 ⋮ ⋮ 𝑟 𝑚1 𝑟 𝑚2 ⋯ 𝑟 𝑚𝑛 ]
9. Hasil akhir nilai preferensi ( 𝑉 𝑖 ) diperoleh dari  penjumlahan  dari  perkalian    elemen baris  matrik  ternormalisasi  ( 𝑅 )  dengan bobot  preferensi  ( 𝑊 )  yang  bersesuaian elemen kolom matrik ( 𝑊 ).
𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑟 𝑖𝑗 Hasil perhitungan nilai 𝑉 𝑖 yang lebih besar diantara 𝑉 𝑖 lainnya    mengindikasikan bahwa  alternatif 𝐴 𝑖 tersebut  merupakan alternatif  terbaik  (Kusumadewi,  Sri  dkk,
2006).
Gambar 1. Model Sekuensial Linier (Roger S.
Pressman, 2001)
Model  linier  sekuensial  atau  sering disebut  sebagai  siklus  kehidupan  klasik ( classic  life  cycle )  merupakan  pendekatan pendekatan  pengembangan  perangkat  lunak yang sistematik dan  sekuensial.  Prosesnya dimulai pada tingkatan dan kemajuan sistem melalui  proses  analisis  ( analysis ),  desain
( design ), pengkodean ( code ), pegujian ( test ), dan pemeliharaan.

## 3. A NALISIS K EBUTUHAN D AN

## P ERANCANGAN
Analisis  kebutuhan  sistem  terdiri  dari
deskripsi
umu sistem, karakteristik pengguna,  analisis  data,  analisis  fungsional, analisis perhitungan seleksi calon Penerbang TNI  Angkatan  Darat    Kota  Jakarta  dengam menggunakan  metode Simple  additive Weighting (SAW).
1. Deskripsi Umum Sistem Seleksi calon penerbang TNI Angkatan Darat merupakan kegiatan yang dilakukan oleh Pusat Pendidikan Penerbangan Angkatan Darat (Pusdikpenerbad) untuk memilih
penerbang  terbaik  dengan  mengikuti peraturan  kasad  nomor  84  Tahun  2014 tentang  petunujuk  pelaksanaan  program dan  anggaran  TNI  AD  TA  2015 sublampiran
D bidang personel subsublampiran  “4”  bidang  bidik  dan
surat dari pusdikpenerbad
Nomor
B/3572/VII/2015  tanggal  29  Juli  2015
tentang permohonan seleksi calon penerbang  dari  sumber  bintara  organik TNI  AD  TA  2016,  dengan  ketentuan bahwa  peserta  calon  penerbang angkatan darat wajib melalui 2 tahap seleksi, tahap pertama  yaitu  penilaian  persyaratan administrasi, kesehatan tahap I,
kesamaptaan jasmani dan Psikologi tahap
I.  tahap  kedua  yaitu  Psikologi  tahap  II,
Ujian Akademik dan kesehatan tahap II.
Sistem pendukung keputusan
seleksi  calon  penerbang  TNI  Angkatan Darat  merupakan  peragaan  proses  dari seleksi  calon  penerbang  TNI  Angkatan Darat pada Pusat Pendidikan Penerbangan Angkatan
Darat (Pusdikpenerbad).
Aplikasi ini menerima inputan berupa data
alternatif  berupa  data  calon  penerbang yang bersumber pada Ba PK organik TNI AD  TA  2016  yang  akan  dipilih  sebagai calon  penerbang  yang  kemudian  akan diproses  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditetapkan  menggunakan  metode Simple Additive  Weighting (SAW).  Setelah
melakukan  semua  urutan  proses,  maka didapatkan daftar urutan calon penerbang TNI AD.
2. Karakteristik Pengguna
Sistem pendukung keputusan seleksi  calon  penerbang  TNI  Angkatan Darat  (penerbad)  pada  pusat  pendidikan penerbangan angkatan darat
(Pusdikpenerbad) republik indonesia
memiliki  satu User . User adalah  Tim penilai yang bertanggung jawab terhadap proses  seleksi  hingga  diperoleh  hasil peringkat/  rangking  calon  penerbad.  Tim penilai  memiliki  akses  untuk  melakukan login, mengubah password, memasukkan data alternatif, menyimpan data alternatif, menghapus data alternatif, mengubah data alternatif, melihat data alternatif, memasukkan  bobot  kriteria,  menyimpan bobot  kriteria,  menghapus  bobot  kriteria, mengubah  bobot  kriteria,  melihat  data bobot kriteria, menentukan derajat kepentingan,  melakukan  proses  evaluasi,
menyimpan hasil evaluasi dan
menampilkan hasil evaluasi.
3. Analisis Perhitungan
a. Menentukan alternatif, yaitu 𝐴 𝑖 .
Alternatif pada sistem pendukung  keputusan  seleksi  calon penerbang tni angkatan
darat menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) merupakan data dari beberapa peserta yang mendaftar untuk menjadi calon penerbang.
Data
tersebut adalah :
𝐴 1 : Doni Leonards
𝐴 2 : Firdaus Panogari Tanjung
𝐴 3 : Rifal Tri Julianto 𝐴 4 : Alfian Nur Bagaskoro
𝐴 5 : Muhammad Adji Putra Pratama 𝐴 6 : Muhamad Dzimar Fajar Terri
𝐴 7 : Yoga Aditya Saputra
𝐴 8 : Andi Achmad Hertasnin
𝐴 9 : Muhammad Dwi Wicaksono 𝐴 10 : Muhamad Fajar Roni
b. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan pengambilan keputusan, yaitu 𝐶 𝑗 .
1. Tahap I 𝐶 1 : Administrasi 𝐶 2 : Kesehatan 1
𝐶 3 : Kesamaptaan Jasmani
𝐶 4 : Psikologi 1 2. Tahap II 𝐶 5 : Psikologi 2 𝐶 6 : Ujian Akademik
𝐶 7 : Kesehatan 2
Pada penelitian ini, sudah terdapat data yang  diperoleh  dari  Pusat  pendidikan
penerbangan Angkatan
Darat
(pusdikpenerbad).  Untuk  membuat  matriks keputusan,  terlebih  dahulu  dan  memberikan nilai rating kecocokan setiap alternatif tahap pertama.  Pada  Tabel  1.  Terdapat  pendaftar yang  mengikuti  seleksi  calon  penerbang Angkatan  Darat.  Adapun  urutan  pembuatan nilai rating setiap alternatif yang dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 1. Memberikan nilai rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria. No. Alternatif Kriteria 𝑪 𝟏 𝑪 𝟐 𝑪 𝟑 𝑪 𝟒 1. 𝐴 1 70 90 95 95 2. 𝐴 2 70 90 87 85 3. 𝐴 3 70 90 91 85 4. 𝐴 4 70 90 86 80 5. 𝐴 5 70 90 79 75 6. 𝐴 6 70 90 91 72 7. 𝐴 7 70 90 80 80 8. 𝐴 8 70 90 80 72
No. Alternatif Kriteria 𝑪 𝟏 𝑪 𝟐 𝑪 𝟑 𝑪 𝟒 9. 𝐴 9 70 90 82 72 10. 𝐴 10 70 90 75 80
Bobot  preferensi  adalah  nilai  bobot dari masing masing kriteria. Bobot preferensi dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan ( 𝑾 ) setiap kriteria.
No. Kriteria Derajat Kepentingan 1. 𝑪 𝟏 25% 2. 𝑪 𝟐 25% 3. 𝑪 𝟑 25% 4. 𝑪 𝟒 25% Tabel 3. Membuat tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
No. Alternatif Kriteria 𝑪 𝟏 𝑪 𝟐 𝑪 𝟑 𝑪 𝟒 1. 𝐴 1 70 90 95 95 2. 𝐴 2 70 90 87 85 3. 𝐴 3 70 90 91 85 4. 𝐴 4 70 90 86 80 5. 𝐴 5 70 90 79 75 6. 𝐴 6 70 90 91 72 7. 𝐴 7 70 90 80 80 8. 𝐴 8 70 90 80 72 9. 𝐴 9 70 90 82 72 10. 𝐴 10 70 90 75 80
c. Membuat  matrik  keputusan  ( 𝑋 )  yang dibentuk  dari  tabel  rating  kecocokan dari  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria.  Nilai( 𝑥 )  setiap  alternatif  ( 𝐴 𝑖 ) pada  setiap  kriteria  ( 𝐶 𝑗 )  yang  sudah ditentukan,  dimana,  i=1,2,3…10  dan
j=1,2,3,4 𝑋 = [ 70 90 95 95
70 90 87 85 70 90 91 85 70 90 86 80 70 90 79 75 70 90 91 72 70 90 80 80 70 90 80 72 70 90 82 72 70 90 75 80]
d. Melakukan normalisasi matrik
keputusan ( 𝑋 ) dengan cara menghitung nilai    rating kinerja ternomalisasi ( 𝑟 𝑖𝑗 ) dari alternatif 𝐴 𝑖 pada kriteria 𝐶 𝑗 .
𝑟 11 = 𝑋 11 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 70 70 = 1
𝑟 21 = 𝑋 21 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 70 70
= 1 𝑟 31 = 𝑋 31 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 70 70
= 1
𝑟 41 = 𝑋 41 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 70 70
= 1 𝑟 51 = 𝑋 51 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 70 70
= 1
𝑟 61 = 𝑋 61 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 70 70 = 1 𝑟 71 = 𝑋 71 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 70 70
= 1
𝑟 81 = 𝑋 81 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 70 70
= 1 𝑟 91 = 𝑋 91 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 70 70
= 1
𝑟 101 = 𝑋 101 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 70 70 = 1 𝑟 12 = 𝑋 12 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 90 90
= 1
𝑟 22 = 𝑋 22 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 90 90
= 1
𝑟 32 = 𝑋 32 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 90 90
= 1
𝑟 42 = 𝑋 42 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 90 90
= 1
𝑟 52 = 𝑋 52 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 90 90
= 1
𝑟 62 = 𝑋 62 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 90 90
= 1
𝑟 72 = 𝑋 72 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 90 90
= 1
𝑟 82 = 𝑋 82 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 90 90
𝑟 92 = 𝑋 92 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 90 90 = 1
𝑟 102 =
𝑋 102
𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 90 90 = 1 𝑟 13 =
𝑋 13 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 95 95 = 1 𝑟 23 = 𝑋 23 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 87 95
= 0.9157
𝑟 33 = 𝑋 33 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 91 95
= 0.9578
𝑟 43 = 𝑋 43 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 86 95 = 0.9052
𝑟 53 = 𝑋 53 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 79 95
= 0.8315
𝑟 63 = 𝑋 63 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 91 95
= 0.9578
𝑟 73 = 𝑋 73 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 80 95
= 0.8421
𝑟 83 = 𝑋 83 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 80 95
= 0.8421
𝑟 93 = 𝑋 93 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 82 95
= 0.8631
𝑟 103 =
𝑋 103 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 75 95 = 0.7894 𝑟 14 = 𝑋 14 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 95 95 = 1 𝑟 24 = 𝑋 24 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 85 95
= 0.8947
𝑟 34 = 𝑋 34 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 85 95 = 0.8947
𝑟 44 = 𝑋 44 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 80 95
= 0.8421
𝑟 54 = 𝑋 54 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 75 95 = 0.7894
𝑟 64 = 𝑋 64 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 72 95
= 0.7578
𝑟 74 = 𝑋 74 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 80 95
= 0.8521
𝑟 84 = 𝑋 84 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 72 95
= 0.7578
𝑟 94 = 𝑋 94 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 72
95 = 0.7578 𝑟 104 = 𝑋 104 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ,𝑋 61 ,𝑋 71 ,𝑋 81 ,𝑋 91 ,𝑋 101 ) = 80 95 = 0.8421
e. Hasil  dari  nilai  rating  kinerja ternomalisasi  ( 𝑟 𝑖𝑗 )  membentuk matrik ternormalisasi ( 𝑅 ).
𝑋 = [ 1 1 1 1 1 1 0.9157 0.8947
1 1 0.9578 0.8947
1 1 0.9052 0.8421 1 1 0.8315 0.7894 1 1 0.9578 0.7578 1 1 0.8421 0.8421 1 1 0.8421 0.7578
1 1 0.8631 0.7578
1 1 0.7894 0.8421]
f. Hasil  akhir  nilai  preferensi  ( 𝑉 𝑖 )
diperoleh  dari  penjumlahan  dari
perkalian    elemen  baris  matrik ternormalisasi  ( 𝑅 )  dengan  bobot
preferensi ( 𝑊 ) yang bersesuaian elemen kolom matrik ( 𝑊 ).
𝑉 1 = { (1)(25%) + (1)(25%) + ( 1 )(25%) + (1)(25%)} = 1
𝑉 2 = { (1)(25%)  +  (1)(25%)  +  ( 0.9157 )(25%)  + ( 0.8947 )(25%)} = 0.9525
𝑉 3 = { (1)(25%)  +  (1)(25%)  +  ( 0.9578 )(25%)  + ( 0.8947 )(25%)} = 0.9630
𝑉 4 = { (1)(25%)  +  (1)(25%)  +  ( 0.9052 )(25%)  + ( 0.8421 )(25%)} = 0.9368
𝑉 5 = { (1)(25%)  +  (1)(25%)  +  ( 0.8315 )(25%)  + ( 0.7894 )(25%)} = 0.9051
𝑉 6 = { (1)(25%)  +  (1)(25%)  +  ( 0.8421 )(25%)  + ( 0.8421 )(25%)} = 0.9210
𝑉 7 = { (1)(25%)  +  (1)(25%)  +  ( 0.9578 )(25%)  + ( 0.7578 )(25%)} = 0.9288
𝑉 8 = { (1)(25%)  +  (1)(25%)  +  ( 0.8421 )(25%)  + ( 0.7578 )(25%)} = 0.8999
𝑉 9 = { (1)(25%)  +  (1)(25%)  +  ( 0.8631 )(25%)  + ( 0.7578 )(25%)} = 0.9051
𝑉 10 = { (1)(25%)  +  (1)(25%)  +  ( 0.7894 )(25%)  + ( 0.8421 )(25%)} = 0.9078
Hasil  perhitungan  nilai 𝑉 1 yang  lebih besar  diantara 𝑉 𝑖 lainnya    mengindikasikan bahwa  alternatif 𝐴 1 tersebut  merupakan alternatif  terbaik  (Kusumadewi,  Sri  dkk, 2006), namun pada tahap I ini akan diambil peringkat 5 terbaik untuk mengikuti tahap II.
Kelima alternatif
tersebut adalah
𝐴 1 , 𝐴 3 , 𝐴 2 , 𝐴 4 , 𝑑𝑎𝑛 𝐴 7 .
a.  Menentukan alternatif, yaitu 𝐴 𝑖 .
Alternatif pada sistem pendukung
keputusan  seleksi  calon  penerbang  tni angkatan  darat  menggunakan  metode simple additive weighting (saw) merupakan  data  dari  beberapa  peserta yang  mendaftar  untuk  menjadi  calon penerbang. Data tersebut adalah :
𝐴 1 : Doni Leonards
𝐴 3 : Rifal Tri Julianto
𝐴 2 : Firdaus Panogari Tanjung
𝐴 4 : Alfian Nur Bagaskoro 𝐴 7 : Yoga Aditya Saputra
b.  Menentukan kriteria yang akan dijadikan
acuan pengambilan keputusan, yaitu 𝐶 𝑗 .
1. Tahap I
𝐶 1 : Administrasi
𝐶 2 : Kesehatan 1 𝐶 3 : Kesamaptaan Jasmani
𝐶 4 : Psikologi 1
2. Tahap II
𝐶 5 : Psikologi 2 𝐶 6 : Ujian Akademik
𝐶 7 : Kesehatan 2
Pada penelitian ini, sudah terdapat data yang  diperoleh  dari  Pusat  pendidikan
penerbangan Angkatan Darat
(pusdikpenerbad).  Untuk  membuat  matriks keputusan,  terlebih  dahulu  dan  memberikan
nilai rating kecocokan setiap alternatif tahap kedua.  Pada  Tabel  4..  Terdapat  pendaftar yang  mengikuti  seleksi  calon  penerbang Angkatan  Darat.  Adapun  urutan  pembuatan nilai rating setiap alternatif yang dapat dilihat pada tabel 6.

## Tabel 4. Memberikan nilai rating kecocokan
setiap alternatif pada setiap kriteria.
No. Alternatif Kriteria 𝑪 𝟓 𝑪 𝟔 𝑪 𝟕 1. 𝐴 1 89 83 100 2. 𝐴 3 90 82.3 100 3. 𝐴 2 86 78.3 100 4. 𝐴 4 82 80 100 5. 𝐴 7 85 76.6 100
Bobot  preferensi  adalah  nilai  bobot dari masing masing kriteria. Bobot preferensi dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 6. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan ( 𝑾 ) setiap kriteria.
No. Kriteria Derajat Kepentingan 1. 𝑪 𝟓 30% 2. 𝑪 𝟔 40% 3. 𝑪 𝟕 30% Tabel 6. Membuat tabel rating kecocokan dari
setiap alternatif pada setiap kriteria.
No. Alternatif Kriteria 𝑪 𝟓 𝑪 𝟔 𝑪 𝟕 1. 𝐴 1 89 83 100 2. 𝐴 3 90 82.3 100 3. 𝐴 2 86 78.3 100 4. 𝐴 4 82 80 100 5. 𝐴 7 85
76.6 100
c.  Membuat  matrik  keputusan  ( 𝑋 )  yang dibentuk dari tabel rating kecocokan dari setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria.
Nilai( 𝑥 )  setiap  alternatif  ( 𝐴 𝑖 )  pada  setiap kriteria  ( 𝐶 𝑗 )  yang  sudah  ditentukan, dimana, i=1,2,…m dan j=1,2,…n.
𝑋 = [ 89 83 100 90 82.3 100 86 78.3 100 82 80 100 85 76.6 100]
d.  Melakukan normalisasi matrik keputusan
( 𝑋 ) dengan cara menghitung nilai    rating kinerja  ternomalisasi  ( 𝑟 𝑖𝑗 )  dari  alternatif
𝐴 𝑖 pada kriteria 𝐶 𝑗 .
𝑟 11 = 𝑋 11 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ) = 89 90 = 0.9889 𝑟 21 = 𝑋 21 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ) = 90 90 = 1
𝑟 31 = 𝑋 31 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ) = 86 90 = 0.9556 𝑟 41 = 𝑋 41 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ) = 82 90 = 0.9111 𝑟 51 = 𝑋 51 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ) = 85 90 = 0.9444 𝑟 12 = 𝑋 12 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ) = 83 83 = 1 𝑟 22 = 𝑋 22 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ) = 82.3 83 = 0.9915
𝑟 32 = 𝑋 32 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ) = 78.3 83 = 0.9433 𝑟 42 = 𝑋 42 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ) = 80 83 = 0.9638 𝑟 52 = 𝑋 52 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ) = 76.6 83 = 0.9228 𝑟 13 = 𝑋 13 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ) = 100 100 = 1 𝑟 23 = 𝑋 23 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ) = 100 100 = 1 𝑟 33 = 𝑋 33 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ) = 100 100 = 1
𝑟 43 = 𝑋 43 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ) = 100 100 = 1 𝑟 53 = 𝑋 53 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋 11 ,𝑋 21 ,𝑋 31 ,𝑋 41 ,𝑋 51 ) = 100 100 = 1
e. Hasil dari nilai rating kinerja ternomalisasi
( 𝑟 𝑖𝑗 )  membentuk  matrik  ternormalisasi
( 𝑅 ).
𝑋 =
[ 0.9889 1 1
1 0.9915 1 0.9556 0.9433 1 0.9111 0.9638 1 0.9444 0.9228 1]
f.  Hasil akhir nilai preferensi ( 𝑉 𝑖 ) diperoleh dari  penjumlahan  dari  perkalian    elemen baris  matrik  ternormalisasi  ( 𝑅 )  dengan bobot  preferensi  ( 𝑊 )  yang  bersesuaian elemen kolom matrik ( 𝑊 ).
𝑉 1 = { (0.9889)(30%)  +  (1)(40%)  +  ( 1 )(30%)}  = 0.9967
𝑉 3 = { (1)(30%)  +  (0.9915)(40%)  +  ( 1 )(30%)}  = 0.9637
𝑉 2 = { (0.9556)(30%) + (0.9433)(40%) + ( 1 )(30%)} = 0.9920
𝑉 4 = { (0.9111)(30%) + (0.9638)(40%) + ( 1 )(30%)} = 0.9739
𝑉 7 = { (0.9444)(30%) + (0.9228)(40%) + ( 1 )(30%)} = 0.9785
Hasil  perhitungan  nilai 𝑉 1 yang  lebih besar  diantara 𝑉 𝑖 lainnya    mengindikasikan bahwa  alternatif 𝐴 1 tersebut  merupakan alternatif  terbaik  (Kusumadewi,  Sri  dkk,
2006), namun pada tahap II ini akan diambil 3 alternatif terbaik. Ketiga alternatif tersebut adalah 𝐴 1 , 𝐴 2 , 𝑑𝑎𝑛 𝐴 7 .

## 4. I MPLEMENTASI A NTARMUKA
Pada  bagian  ini  menjelaskan  tentang tahapan  pembangunan  Sistem  Pendukung Keputusan  Seleksi  Calon  Penerbang  TNI Angkatan  Darat  Menggunakan  Metode
Simple  Additive  Weighting (SAW)  Pada
Pusat  Pendidikan  Penerbangan  Angkatan
Darat.
Berikut  ini  Implementasi  Antarmuka
Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Calon Penerbang TNI Angkatan Darat
Menggunakan  Metode Simple  Additive
Weighting (SAW)  Pada  Pusat  Pendidikan
Penerbangan Angkatan Darat.
Gambar tampilan implementasi
antarmuka  alternatif    dapat  dilihat  pada gambar 2.
Gambar tampilan implementasi antarrmuka  proses  1  dapat  dilihat  pada
gambar 3.
Gambar tampilan
implementasi antarrmuka  Proses  2  dapat  dilihat  pada gambar 4.
Gambar tampilan implementasi
antarrmuka  hasil  proses  dapat  dilihat  pada gambar 5.
Gambar tampilan implementasi antarrmuka detail perhitungan
Simple
Additive Weighting (SAW) dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 2. Implementasi Antarmuka Alternatif
Gambar 3. Implementasi Antarmuka Proses 1
Gambar 4. Implementasi Antarmuka Proses 2
Gambar 6. Implementasi Antarmuka Detail
Perhitungan Simple Additive Weighting (SAW)

## 5. D AFTAR P USTAKA
[1] Undang  -  undang  republik  indonesia
nomor  2  tahun  1988  tentang  prajurit angkatan bersenjata republik indonesia. [2] Buku Petunjuk Teknik Tes Kesamaptaan  Jasmani  Prajurit  dan Calon Prajurit .

## [3] Peraturan  Presiden  Republik  Indonesi
Nomor 10 tahun 2009 tentang susunan organisasi Tentara Nasional Indonesia .
[4]        Kusumadewi,  Sri  dkk,  2006. Fuzzy
Multy  Attribute  Decision  Making
(FUZZY  MADM) .  Yogyakarta:  Graha
Ilmu.
[5]    Nugraha,  F.,  2011.  sistem  pendukung keputusan  dengan  metode  simple additive  weighting  (SAW)  dalam manajemen aset. tesis .
[6]    Roger  S.  Pressman,  P.D.,  2001. Soft Engineering A Practitioners Approach .
5th ed. New York: McGraw-Hill.
[7] Rosa  AS.  dan  M.  Shalahuddin,  2011. Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur  dan  Berorientasi  Objek . Bandung: Informatika. [8] Sahputra, T.M., 2011. Sistem Penunjang Keputusan Pemenang Tender  Proyek  Menggunakan  Metode Analityc  Hierarchy  Process  (AHP) Pada Dinas Pekerjaan Umum Kabupaten  Aceh  Selatan. Universitas
Serambi Mekkah .
[9] Sharp,  J.,  2012. Microsoft  Visual  C#
2012 Step by Step . Sebastopol: O'Relly Media.
[10]  Simon, H.A., 1960. The New Science of Management  Desition .  New  York:
Harper and Row.
[11]  Suryadi,  K.  &  Ramadhani,  A.,  1998.
Sistem Pendukung
Keputusan .
Bandung: PT. Remaja Rosdakarya.
[12]  Turban, E., Aronson, J.E. & Liang, T.P., 2005. Decision  Support  Systems  and
Intelligent Systems . 7th ed.
Yogyakarta: Andi.